我是这样做的: 我在s3中有数千个文件。 我在列表中看到一个文件的属性面板。你可以看到该文件的URI，我复制粘贴到浏览器-这是一个文本文件，它呈现得很好。我用手边的uuid替换了url中的uuid文件就出来了。

我希望AWS有更好的方法来搜索文件，但这对我来说很管用。

快进到2020年，使用aws-okta作为我们的2fa，下面的命令，尽管迭代这个特定bucket(+270,000)中的所有对象和文件夹非常缓慢，但运行良好。

aws-okta exec dev -- aws s3 ls my-cool-bucket --recursive | grep needle-in-haystax.txt

使用Amazon Athena查询S3桶。另外，加载数据到Amazon Elastic搜索。希望这能有所帮助。

S3没有原生的“搜索此桶”，因为实际内容是未知的-此外，由于S3是基于键/值的，因此没有原生的方法可以一次访问多个节点，而更传统的数据存储提供了一个(SELECT * FROM…(在SQL模型中)。

您需要做的是执行ListBucket以获得bucket中对象的列表，然后遍历每个项，执行您实现的自定义操作—这就是您的搜索。

看一下这个文档:http://docs.aws.amazon.com/AWSSDKforPHP/latest/index.html#m=amazons3/get_object_list

您可以使用perl兼容正则表达式(PCRE)来筛选名称。

有多种选择，没有一个是简单的“一次性”全文解决方案:

Key name pattern search: Searching for keys starting with some string- if you design key names carefully, then you may have rather quick solution. Search metadata attached to keys: when posting a file to AWS S3, you may process the content, extract some meta information and attach this meta information in form of custom headers into the key. This allows you to fetch key names and headers without need to fetch complete content. The search has to be done sequentialy, there is no "sql like" search option for this. With large files this could save a lot of network traffic and time. Store metadata on SimpleDB: as previous point, but with storing the metadata on SimpleDB. Here you have sql like select statements. In case of large data sets you may hit SimpleDB limits, which can be overcome (partition metadata across multiple SimpleDB domains), but if you go really far, you may need to use another metedata type of database. Sequential full text search of the content - processing all the keys one by one. Very slow, if you have too many keys to process.

几年来，我们每天存储1440个版本的文件(每分钟一个)，使用版本化桶，这是很容易实现的。但要获得一些较旧的版本需要时间，因为人们必须一个版本一个版本地按顺序进行。有时我使用简单的CSV记录索引，显示发布时间和版本id，有了这个，我可以很快跳转到旧版本。

正如你所看到的，AWS S3并不是为全文搜索而设计的，它是一个简单的存储服务。